法律问答13类问题分类与罪名预测知识图谱NLP模型

基于 20W 法务问答对的 13 类问题分类和法律资讯问答，做得还挺细的。配合罪名预测和知识图谱，整套系统搞得像个靠谱的小助手。里面的知识图谱覆盖了 856 个罪名，问答部分也比较智能，用了不少 NLP 的套路。你要是碰上法务场景的项目，比如法律机器人、智能客服这些，拿来改改就能上手。

罪名预测模型用了 280 万的数据量训练，模型基础还算扎实。你丢个案由进去，它能推个罪名给你，准确率还不错。配合图谱结构，整个查询逻辑挺清晰。再加上那 13 类问题分类，比如处罚标准、立案条件这种，都能一问一答直接搞定，响应也快。

要搭环境不麻烦，里面的源码包比较全，还有整套知识图谱文件、训练数据、问答模板啥的都给了。建议你看下NLP 知识图谱环境搭建详细步骤这篇，省不少时间。怕踩坑？那就直接用知识图谱加问答系统.zip这个集成包，省事不少。

整体思路还是走的比较实用路线，不搞花里胡哨。你要是搞知识图谱+问答，尤其是面向法律、法务方向的，这个项目值得收藏。有图谱，有模型，有接口，能跑能改，适合做二开。

如果你打算做法律类的知识问答平台，或者用在微信小程序、法务咨询后台里，这份资源用得上。建议你先看看罪名法务智能项目内容，里面结构和设计思路讲得挺清楚。